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Prévia do material em texto

Apostila
Curso
Informática – Básico em Power BI
A elaboração, a formatação e a revisão do material didático são de responsabilidade
da instrutoria.
Escola de Governo do Distrito Federal
Endereço: SGON Quadra 1 Área Especial 1 – Brasília/DF – CEP: 70610-610
Telefones: (61) 3344-0074 / 3344-0063
www.egov.df.gov.br
 
 
 
 
 
Power BI: 
Básico 
 
 
 
 
 
 prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
Sumário 
Introdução ....................................................................................................... 2 
O que é o Power BI? ....................................................................................... 3 
Características do Power BI Desktop .............................................................. 4 
Conhecendo o menu do Power BI Desktop. .................................................... 6 
Um painel rápido em Power BI. ....................................................................... 7 
Detalhes da publicação de um Painel. .......................................................... 11 
Bussiness Inteligence - Inteligência de Negócio. ........................................... 14 
Por que sim e por que não o gráfico de Setores (Pizza)? .............................. 16 
Visualização de dados. ................................................................................. 19 
Obtenção de dados ....................................................................................... 30 
Power Query (Consultas) e a linguagem M ................................................... 39 
Transformando dados. .................................................................................. 40 
Cruzando dados ............................................................................................ 41 
Introdução a linguagem M ............................................................................. 46 
Criando medidas, colunas e tabelas no Power BI. ........................................ 53 
Introdução a linguagem Dax ......................................................................... 55 
Trabalhando com o DAX. .............................................................................. 63 
 
 
Power BI: Básico 
2 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
Introdução 
 
Esta apostila tem o objetivo principal de servir como um guia para o curso de 
Power BI básico. Se trata de um compilado com adaptações e algumas anotações da 
documentação oficial do fabricante. Além de conter uma visão geral do Power BI, 
também pode servir como um ponto de referência para recordar os conteúdos discutidos 
em sala de aula. 
No curso básico do Excel aprendemos os três pilares (como calcular - a 
aritmética, a base da lógica computacional e o endereçamento no Excel). Por sua vez, 
no curso intermediário deve-se focar em estruturas de dados e endereçamentos 
estruturados para compor cálculos mais elaborados e, com isso, ser mais produtivo no 
uso da ferramenta. Os cursos de Excel são passos anteriores que reputo importante 
para entender o Power BI em sua completude. Afinal, o PowerBI tem muitas ferramentas 
que estavam e estão presentes no Excel. Como o Power Query, Power Pivot etc. 
Entretanto, há quem defenda que para estudar o Power BI não é necessário 
saber Excel. Isso é verdade! Mas, caso a pessoa tenha conhecimentos prévios em 
Excel, provavelmente, terá um entendimento acelerado no PowerBI. Visto que, muitos 
conceitos importantes usados no Power BI são discutidos nos cursos de Excel. Neste 
pensamento que este curso foi elaborado. A ideia é fazer um curso independente, que 
facilite o entendimento desta nova ferramenta criada em 2015 – Power BI – para ampliar 
os horizontes organizacionais na análise de dados, principalmente com grande 
quantidade de dados. 
Mas, o que é uma grande quantidade de dados, ou o também falado Big Data? 
Como o poder computacional que temos em mãos atualmente e o Power BI é possível 
realizar análises com centenas de bilhões de dados no computador da sua casa, 
dependendo do licenciamento adquirido. O que hoje é considerado Big Data, no amanhã 
isso poderá ser feito no seu smartphone. O fato é que uma ferramenta para analisar 
esses dados é fundamental. Principalmente, é importante ter uma ferramenta que o não 
especialista em análise de dados posso utilizar com facilidade. 
Importante recordar e precisamos ter em mente que o processamento de dados 
pode ter vários propósitos. Um dos propósitos do processamento de dados é a 
transformação dos dados para fins de análise de dados. Aprenderemos que o Power 
Query é uma boa ferramenta para isso e que faz parte do PowerBI. Recordando, a 
analisar de dados é o ato de se verificar, observar, interpretar ou entender os dados, 
por partes ou de modo generalizado, para se encontrar padrões novos e úteis. Alguns 
desses padrões nos dados estão mais visíveis a partir de como os dados são 
apresentados e resumidos. 
Sendo assim, vamos ter a oportunidade de ver neste curso que os vários 
conceitos sobre a análise de dados. Utilizar métodos sistemáticos para tornar o Power 
BI uma ferramenta fácil e útil, que trará mais recursos para o desenrolar das análises de 
dados no dia a dia de cada um. Por exemplo, vamos recordar e aprender o conceito de 
tabela e a possibilidade de se construir gráficos rapidamente no Power BI. Muito 
provavelmente o Power BI seja a ferramenta número em visualização de dados, 
certamente da Microsoft, na atualidade. 
Power BI: Básico 
3 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
O que é o Power BI? 
O Power BI é uma plataforma de software, lançada em 2015, com 
aplicativos e conectores que trabalham juntos para transformar dados de 
várias fontes em insights para o negócio. 
Os dados são carregados no Power BI de planilhas do Excel ou de 
uma coleção de Data Warehouses baseados em nuvem. O Power BI permite 
que você se conecte à diversas fontes de dados, crie visualizações e resumos 
de um modo bem intuitivo. Traz à tona o conceito de self-service BI, que trata 
da possibilidade de envolvidos no negócio, não especialistas em Tecnologia 
da Informação e Comunicações (TIC), realizarem suas próprias análises sem 
necessidade de pessoal técnico todo o tempo auxiliando. 
No Power BI existem vários componentes que funcionam juntos, por 
exemplos os três básicos: 
a. Power BI Desktop: Um aplicativo de área de 
trabalho do Windows para construção das 
visualizações. 
b. Power BI Service: Um serviço SaaS (Software as a 
Service) online para visualizações. 
c. Aplicativo móvel do Power BI para dispositivos 
Windows, iOS e Android. 
Esses três elementos – Power BI Desktop, o Power BI Service e os 
aplicativos móveis – foram projetados para permitir se criar, compartilhar e 
consumir informações para gerar insights para os negócios. 
Além desses três, o Power BI também apresenta dois outros 
componentes: 
a. Power BI Report Builder, para criar relatórios 
paginados para compartilhar no serviço do Power BI. 
b. Power BI Report Server, um servidor de relatórios local onde 
você pode publicar seus relatórios do Power BI, depois de criá-
los no Power BI Desktop (publicação de painéis on-premise). 
O fluxo de trabalho comum no Power BI começa conectando-se a 
fontes de dados no Power BI Desktop e criando um relatório. Em seguida, 
você publica esse relatório do Power BI Desktop direto no Power BI Service e 
o compartilha para que os usuários do Power BI e em dispositivos móveis 
possam visualizar e interagir com o relatório. 
Sendo assim, os caminhos comuns para análise de dados no Power 
BI Desktop: 
1. Conectar-se aos dados. 
2. Transformar e limpar os dados 
3. Criar modelos de dados, como tabelas e seus 
relacionamentos. 
4. Criar elementos visuais, ou gráficos, e resumos que 
forneçam representações visuais dos dados. 
Power BI: Básico 
4 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalhode Souza 
 
5. Criar painéis, que são compilações desses elementos 
visuais, em uma ou mais páginas de painéis. 
6. Compartilhar os painéis com outras pessoas usando o Power BI 
Service. 
Portanto, o Power BI é uma plataforma de serviços de análise de 
dados da Microsoft com o objetivo de fornecer visualizações interativas e 
recursos de business intelligence. Ele dá poder aos usuários finais de criarem 
os seus próprios relatórios e painéis. 
 
Figura 11 
Características do Power BI Desktop 
O que um usuário pode fazer no serviço do Power BI depende do tipo 
de licença por usuário que ele tem (gratuita, Pro, Premium por Usuário etc.). O 
nível de acesso é fornecido pela licença do usuário. Todos os usuários do 
serviço do Power BI precisam ter uma licença. 
 
Power BI 
 
Pro 
Power BI 
Premium 
Power BI 
Premium 
Por usuário Por 
capacidade 
Colaboração e análise 
Acesso a aplicativos móveis Incluído Incluído Incluído 
Publique relatórios para compartilhar e 
colaborar 
Incluído Incluído Incluído 
 
1 https://www.consultoriaexcelencia.com.br/dashboards.html (acesso em 26/09/2022) 
Power BI: Básico 
5 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
RDL (relatórios paginados) Incluído Incluído 
Consuma conteúdo sem uma licença por 
usuário 
 Incluído 
Relatórios locais com o Servidor de Relatórios 
do Power BI 
 Incluído 
Preparação, modelagem e visualização de dados 
Limite de tamanho de modelo 1 GB 100 GB 400 GB 
Taxa de atualização 8/dia 48/dia 48/dia 
Conecte-se a mais de 100 fontes de dados Incluído Incluído Incluído 
Criar relatórios e visualizações com o Power BI 
Desktop 
Incluído Incluído Incluído 
Insira APIs e controles Incluído Incluído Incluído 
Visuais de IA Incluído Incluído Incluído 
IA avançada (análise de texto, detecção de 
imagem, aprendizado de máquina 
automatizado) 
 Incluído Incluído 
Fluxos de dados (consulta direta, entidades 
vinculadas e computadas, mecanismo de 
computação aprimorado) 
 Incluído Incluído 
Criação de Data Mart Incluído Incluído 
Governança e administração 
Segurança e criptografia dos dados Incluído Incluído Incluído 
Métricas para criação, consumo e publicação 
de conteúdo 
Incluído Incluído Incluído 
Gerenciamento do ciclo de vida de aplicativos Incluído Incluído 
Gerenciamento de implantação em várias 
regiões 
 Incluído 
Disponibilidade do complemento de 
dimensionamento automático 
 Incluído 
Armazenamento máximo 10 
GB/usuário 
100 TB 100 TB 
Power BI: Básico 
6 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
Figura 22 
Conhecendo o menu do Power BI Desktop. 
O Power BI Desktop é um software baseado em desktop do Windows. 
A principal funcionalidade dele é projetar painéis interativos e publicar 
relatórios. Seu menu principal é composto basicamente pelo menu Arquivo, 
Página Inicial, Inserir, Modelagem, Exibição e Ajuda, como mostra a Figura 3. 
 
Figura 3 
O menu Página Inicial traz uma coletânea básica das funcionalidades 
que são utilizadas com maior frequência no Power BI. Por exemplo obter 
dados ou adicionar um novo gráfico na tela, visto na Figura 3. 
O menu Arquivos apresenta as opções para manipulação dos 
arquivos que armazenam os projetos e painéis do Power BI. 
 
Figura 4 
O menu inserir, por sua vez, aglutina as funcionalidades de inclusão 
de objetos nos painéis do Power BI. Por exemplo, pode-se adicionar uma nova 
página no painel ou uma imagem. 
 
2 https://powerbi.microsoft.com/pt-br/pricing/ (acesso em 02/08/2022) 
Power BI: Básico 
7 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
 
Figura 5 
O menu Modelagem permite a criação de novas medidas, tabelas, 
parâmetros e funções. Muito útil no desenvolvimento dos cálculos e 
consolidações. 
 
Figura 6 
O menu Exibição permite alterar a apresentação das visualizações. 
Por exemplo cores e filtros, vide Figura 7. 
 
Figura 7 
O menu Ajuda traz informações e possibilidades de acesso a 
conhecimentos relacionados ao Power BI na internet e outras funcionalidades 
para se interagir com a comunidade do Power BI. 
 
Figura 8 
Um painel rápido em Power BI. 
Para começar a usar o Power BI Desktop, a primeira etapa é 
conectar-se aos dados. Há muitas fontes de dados diferentes às quais você 
pode se conectar no Power BI Desktop. Na faixa inicial, selecione Obter 
Dados. 
Power BI: Básico 
8 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
 
Figura 9 
A janela Obter Dados é exibida, como da Figura 9, mostrando as 
várias categorias às quais o Power BI Desktop pode se conectar. 
Quando você seleciona um tipo de dados, são solicitadas 
informações, como o caminho do arquivo no computado, a URL ou as 
credenciais, necessárias para que o Power BI Desktop se conecte à fonte de 
dados remota. 
 
Figura 10 
Após carregar os dados no Power BI Desktop, você pode limpar e 
transformar dados usando o Editor do Power Query integrado. Com o Power 
Query Editor, você faz alterações em seus dados, por exemplo alterar um tipo 
de dados, remover colunas ou combinar dados de várias fontes. 
Power BI: Básico 
9 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
 
Figura 11 
Por fim é necessário verificar a estratégia de atualização dos dados. 
Basicamente o Power BI tem três modos de acesso ao armazenamento: 
1. O modo mais comum é o modo Importa Data, quando os 
dados são lidos da fonte e são carregados dentro do 
arquivo .pbix. Se o dados precisam ser atualizados, por 
exemplo, se utiliza o Gateway de dados. 
 
2. O segundo modo é o Direct Query, quando o dado é 
armazenado diretamente na fonte. Inclusive, os 
processamentos das consultas aos dados são feitos na 
origem. Por exemplo, um banco de dados SQL Server. 
 
3. O próximo modo de armazenamento é o Live Connection 
que se conecta a cubos OLAP. 
 
Figura 123 
 
3 https://www.andersonmachado.eng.br/post/import-vs-direct-query-vs-live-connection?lang=en 
(acesso em 10/11/2021) 
Power BI: Básico 
10 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
Depois de obter os dados, transformar 
e carregar no PowerBi, pode-se 
arrastar visualizações para a tela do 
relatório para criar um belo relatório. 
Um relatório é uma representação 
gráfica dos dados combinado de modo 
a fazer sentido dentro de um contexto 
de negócio. 
 
Figura 13 
 
Figura 14 
 
Depois que um relatório estiver pronto para ser compartilhado se 
poderá publicá-lo no Power BI. 
 
Figura 15 
Power BI: Básico 
11 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
 
Detalhes da publicação de um Painel. 
No Power BI Desktop, na guia Página 
Inicial, clique ou toque em Publicar. 
 
 
Figura 16 
 
Se você ainda não tiver entrado no 
serviço do Power BI, insira uma conta 
e clique ou toque em Sign in. 
 
 
Figura 17 
 
Insira uma senha e, em seguida, clique 
ou toque em Sign in. 
 
 
Figura 18 
Power BI: Básico 
12 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
Escolha um destino 
para o relatório e, em 
seguida, clique ou 
toque em Select. 
 
 
Figura 19 
 
É recomendável publicar em um workspace para simplificar o acesso ao 
relatório no SharePoint. 
Após a publicação, ser 
concluída, deve-se 
clicar em Abrir 
‘nome_do_painel.pbx
' no Power BI. 
 
Figura 20 
O Power BI Service 
carrega o relatório 
em um navegador. 
Também é possível 
expandir o painel 
de navegação à 
esquerda que traz 
opções de 
navegação dos 
recursos 
disponíveis para o 
usuário no Power BI 
Service. 
 
 
Figura 21 
 
Power BI: Básico 
13 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
Pode-se observar que ao publicar no 
Power BI carregou-se um conjunto 
de dados e um relatório. No serviço, 
clicando em no canto superior 
direito e, em seguida, clicando em 
Configurações, pode-se selecionar o 
Dataset – Conjunto de Dados – e lá 
se observar o Gateway connection e 
Schedule refresh, por exemplo. 
Neste momento pode-se utilizarum 
Gateway de Dados para atualizar as 
fontes de dados automaticamente 
ou uma conexão direta ao 
SharePoint. 
 
Figura 22 
 
 
Power BI: Básico 
14 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
Bussiness Inteligence - Inteligência de Negócio. 
Vamos dar um passo atrás para entender o que é o BI (Bussiness Inteligence) 
ou Inteligência de Negócio, que se trata da área de inteligência das organizações. Ou 
seja, o BI apoia a tomada de decisões baseadas em dados, gerando informações 
coletadas e exibidas por meio dos computadores para gerar insight para tomada de 
decisão. 
O termo Business Intelligence (BI) apareceu pela primeira vez na literatura em 
1865 utilizado por Richard Millar Devens4 para descrever a história de um banqueiro Sir 
Henry Fernese que se valeu de informações de seus concorrentes para lucrar. 
Em meados do ano de 1958 Hans Peter Luhn, pesquisador da IBM, publicou 
um artigo com sua ideia de BI. Já na década de 70 os chamados Sistemas de Apoio à 
Decisão (DSS – Decision Support System) chegaram para serem sistemas de 
informação interativos para ajudar os tomadores de decisões a utilizar dados e modelos 
para a tomada de decisão5 estratégica. 
Na década de 80 surgiu a ideia da área de tecnologia juntamente com as áreas 
de negócio trabalharem juntas para construir informações para a alta gestão tomar suas 
decisões. Os sistemas de Planejamento de Recursos Empresariais (ERP – Enterprise 
Resource Planning) surgiram nesta mesma época, integrando os dados transacionais 
ou operacionais e estruturando os dados em Sistemas de Gerenciamento de Banco de 
Dados Relacional (RDBM – Relation Database Management), gerando relatórios mais 
interligados e holísticos. Nesta época, o analista Howard Dresner, trouxe a definição de 
BI como um conjunto de aplicativos, tecnologias e processos para coletar, armazenar, 
acessar e analisar dados, auxiliando e melhorando a tomada de decisões5. 
Nos anos 80-90 surge o conceito de Data Warehouse (DW), por Bill Inmon, que 
se trata de uma camada intermediária, geralmente em SGBDs relacionais, utilizada 
como repositório de dados e invariavelmente tratamento como fonte única de dados 
para os relatórios negociais. Época que o famoso livro de Ralph Kimball foi publicado, 
introduzindo a modelagem dimensional. Um modelo que representa o DW está na 
Figura 23, onde os dados são coletados de diversas fontes empresariais e por meio de 
um processo ETL (Extract, Transform e Load) se constrói o DW. 
Nos anos 2000 os sistemas de apoio à decisão baseados em DW começaram 
efetivamente a apoiar o BI. As áreas de dados começaram a surgir dentro das 
organizações, agregando mais atividades que o gerenciamento de bancos de dados. 
Termos como Data Marts, Data Mining, OLTP, OLAP, Planilhas Eletrônicas, dentre 
outras, se tornaram cotidianos dentro das organizações. 
Quando chegou a década de 2010 o termo Big Data ganhou força e os serviços 
em nuvem começaram a galgar competitividade nas organizações. Os usuários 
começaram a trabalhar diretamente com os dados na fonte e os metadados começaram 
 
4 https://www.linkedin.com/pulse/business-intelligence-hist%C3%B3ria-rodrigo-textor-
de-textor/?originalSubdomain=pt (acessado em 10/08/2022). 
5 https://www.dbccompany.com.br/o-bi-ao-longo-da-
historia/#:~:text=O%20termo%20Business%20Intelligence%20(BI,lucrar%20diante%20de%20s
eus%20concorrentes (acessado em 10/08/2022). 
Power BI: Básico 
15 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
a serem desenvolvidos para o negócio como um todo. Houve uma quebra de paradigma 
no modo como os dados são capturados e utilizados. As mídias para redes sociais e os 
serviços baseados em dados começaram a demonstrar que os dados seriam o “novo 
petróleo”. As empresas focadas em dados começam a alcançar patamares de empresas 
mais valiosas do mundo, por exemplo: Google, Facebook, Amazon etc. 
Sendo assim, o BI é composto, basicamente, por três componentes: ETL, DW 
e ferramentas de visualizações. As ferramentas de visualizações são a camada final e 
muitas vezes os usuários as confundem com o Bi em si. Porém, abaixo da linha da água 
existe uma grande complexidade. O Power BI, por sua vez, é uma ferramenta de 
visualização. No qual os relatórios são criados e o usuário podem, de modo facilitado, 
construir suas análises e seus próprios dashboards, cockpits e relatórios. 
 
 
Figura 236 
 
 
 
6 https://www.astera.com/pt/tipo/blog/defini%C3%A7%C3%A3o-de-data-warehouse/ 
(acesso em 26/09/2022) 
Power BI: Básico 
16 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
Por que sim e por que não o gráfico de Setores (Pizza)? 
 
Figura 247 
 
Por que sim e por que não o gráfico de Setores (Pizza)? Para responder essa 
pergunta iremos explorar o artigo de Cole Nussbaumer Knaflic7. Sendo assim, inicia-se 
observando a Figura 24, onde vemos que quando se retira as cores de um gráfico de 
pizza ele perde muito o sentido, apesar de que as cores em gráficos de pizza geralmente 
não representam muita coisa no contexto de negócio. Geralmente as cores em gráficos 
de pizza são usadas para diferenciar as fatias ou setores. Para Cole7, um efeito colateral 
não intencional em gráficos de pizza é a ilusão de ótica que se obtém com as fatias de 
cor mais escura, parecem maiores que as fatias do mesmo tamanho de uma cor mais 
clara. 
Ainda Cole7 afirma que as cores devem ser sempre uma escolha explícita em 
gráficos para comunicação com o negócio e devem ser usadas estrategicamente para 
se chamar a atenção do público-alvo da visualização. Ou seja, o poder das cores não 
pode ser desperdiçado. 
A pizza ou torta da Figura 24 é o que Excel retornaria, geralmente, quando se 
coloca os dados para gerar um gráfico automaticamente. Importante registrar que Cole7 
orienta utilizar o Excel em primeira linha para representar graficamente os dados, o 
Excel seria a ferramenta inicial para o processo de design. Obviamente que o Power BI 
Desktop pode ser utilizado para essa prototipação, inclusive por conseguir operar com 
Big Data e com visualizações com mais facilidade. 
 
7 https://www.storytellingwithdata.com/blog/2011/07/death-to-pie-charts (acesso em 
10/09/2022) 
Power BI: Básico 
17 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
Ao observar a Figura 24, outro problema encontrado, seria que os rótulos são 
confusos, pela quantidade e tamanho dos textos. Apenas algumas coisas são 
imediatamente aparentes: General Consumer Web é a maior parte. Há muitas pequenas 
fatias e isso é um dos grandes problemas do gráfico de setores/pizza. 
Portanto, fica claro, analisando a Figura 24, que o principal problema com 
gráficos de pizza, em geral, é que os olhos não são bons para atribuir valor quantitativo 
a espaços bidimensionais. Quando os setores são próximos em tamanho fica difícil (se 
não impossível) dizer qual é o maior. Quando os setores não são de tamanho próximo, 
o melhor que você pode fazer é determinar que um é maior que o outro, mas você não 
pode julgar o tanto. Para superar isso, você pode adicionar rótulos de dados, mas ainda 
há um visual não claro quanto ao espaço que cada setor ocupa. 
Uma solução para isso seria substituir um gráfico de setores (pizza) por um 
gráfico de barras horizontais, como o observado na Figura7 25, organizando as 
grandezas da maior para a menor ou vice-versa. Com gráficos de barras, os olhos 
comparam grandezas melhor. Como eles estão alinhados em uma linha de base 
comum, é muito fácil avaliar o tamanho relativo. Isso facilita ver não apenas qual 
segmento é o maior (por exemplo), mas também quão incrementalmente ele é maior do 
que os outros segmentos. 
 
Figura7 25 
 
A única coisa que você obtém com um gráfico de pizza que está ausente em 
um gráfico de barras é o conceito de haver um todo e, portanto, partes de um todo. Mas, 
não é abominar o gráfico de setores, a ideia principal é demonstrar que não se pode 
utilizar umtipo de gráfico para tudo. 
Como observa Cole, o gráfico de pizza nas organizações é um exemplo do fato 
de que alguns elegem um gráfico como o preferido e seguem suas análises apenas com 
Power BI: Básico 
18 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
um tipo de gráfico. Cada gráfico tem seu propósito e o designer do painel deve ficar 
atento para qual informação deve ser entregue. Qual a pergunta de negócio o painel 
deve responder? O hábito de se utilizar o mesmo gráfico para tudo gera uma falsa 
impressão de que todos os tipos de gráficos trazem a mesma informação. Porém, 
dependendo do público-alvo um tipo de gráfico não pode ser usado e em outro público 
sim, até mesmo o gráfico de setores(pizza). O que importa é uma preocupação com a 
arquitetura da informação. Ter em mente que os dados são como objetos e que 
organizados de uma determinada forma trazem um artefato de informação específico. 
 
 
Em frente a 
uma bela casa, 
uma bela árvore. 
Ninguém viu nada. 
Ninguém soube de nada. 
Mas ela se foi... 
Em frente a 
uma bela árvore, 
uma bela casa. 
Ninguém viu nada. 
Ninguém soube de nada. 
Mas ela se foi... 
 
 
 
Power BI: Básico 
19 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
Visualização de dados. 
Sendo uma ferramenta de visualização, os gráficos e resumos são a principal 
funcionalidade que o Power BI disponibiliza. O layout do Power BI é focado para se criar 
relatórios e painéis. A seguir iremos verificar sucintamente algumas utilidades dos 
gráficos que o Power BI disponibiliza para se montar as visualizações. 
Proporção 
Gráficos de Setores (Pizza ou Torta) 
Os gráficos de Setores (Pizza ou Torta), Figura 26, deve ser o gráfico número 
um nas apresentações empresariais na atualidade. Ele mostra a relação das partes com 
um todo. 
 
Figura 26 
 Gráficos de rosca 
Os gráficos de rosca são semelhantes aos gráficos de pizza. Eles mostram a 
relação das partes com um todo. A única diferença com o gráfico de pizza é que o centro 
está em branco e permite mais espaço para rótulos. 
 
Figura 27 
 
 
Power BI: Básico 
20 
Organizador: prof. Msc. Raul Carvalho de Souza 
 
Treemaps 
Os gráficos de Treemaps ainda são gráficos de proporção, são formados por 
retângulos coloridos, com um tamanho que representa o valor proporcional. Eles podem 
ser hierárquicos, com retângulos aninhados nos retângulos principais. O espaço dentro 
de cada retângulo é alocado com base no valor que está sendo medido da parte para o 
todo. E os retângulos são organizados no tamanho da parte superior esquerda (maior) 
à parte inferior direita (menor). 
Os treemaps são uma ótima opção: 
• Para exibir grandes quantidades de dados hierárquicos. 
• Quando um gráfico de barras não puder lidar efetivamente com grande 
número de valores. 
• Para mostrar as proporções entre cada parte e o todo. 
• Para mostrar o padrão da distribuição da medida em cada nível das 
categorias na hierarquia. 
• Para mostrar atributos usando a codificação de cor e tamanho. 
• Para identificar padrões, exceções, colaboradores mais importantes e 
exceções. 
 
Figura 28 
 
 Comparar grandezas 
Gráficos de barras e colunas 
Os gráficos de barras ou colunas, Figura 29 e Figura 30, servem para se 
apresentar a variação de um valor específico entre entes diferentes medições. 
 
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Figura 29 
 
 
Figura 30 
Tendências 
Gráficos de linhas 
Os gráficos de linhas enfatizam o formato geral de uma série inteira de valores, 
geralmente ao longo do tempo. 
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Figura 31 
 
Gráficos de área ou integral 
Um gráfico de área básico baseia-se no gráfico de linhas com a área entre o 
eixo e a linha preenchida. Os gráficos de área enfatizam a magnitude da alteração ao 
longo do tempo e pode ser usado para chamar a atenção para o valor total entre uma 
tendência ou uma distribuição de frequência. Por exemplo, os dados que representam 
os ganhos ao longo do tempo podem ser apresentados para enfatizar o montante final. 
 
 
Figura 32 
 
Gráfico combinado 
Um gráfico combinado é um gráfico de colunas e um gráfico de linhas juntos. 
Combinar os dois gráficos permite que se faça uma comparação rápida dos dados. 
Gráficos de combinação podem ter um ou dois eixos Y, portanto, não deixe de examiná-
los cuidadosamente. 
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Figura 33 
Os gráficos de combinação são uma ótima opção: 
• Quando você tem um gráfico de linhas e um gráfico de colunas com o 
mesmo eixo X. 
• Para comparar várias medidas com intervalos de valores diferentes. 
• Para ilustrar a correlação entre duas medidas em um visual. 
• Para verificar se uma medida atende ao alvo definido pela outra medida. 
• Para conservar o espaço de tela. 
Medidas 
Gráficos de medidor 
 
Figura 34 
 
Um gráfico de medidor radial tem um arco circular e exibe um único valor que 
acompanha o progresso em relação a um objetivo. A meta, ou o valor de destino, é 
representada pela linha (agulha). Geralmente, o progresso em relação a esse objetivo 
é representado pela parte mais clara e o valor que representa o progresso é represento 
com a parte mais escura dentro do arco. Todos os valores possíveis são distribuídos 
uniformemente ao longo do arco, do mínimo (valor mais à esquerda) para o máximo 
(valor mais à direita). 
Os medidores radiais são uma ótima opção para: 
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• Mostrar o progresso para atingir uma meta. 
• Mostrar a integridade de uma única medida. 
• Exiba informações que podem ser examinadas e compreendidas 
rapidamente. 
KPIs 
Um KPI (Indicador Chave de Desempenho) é uma indicação visual que 
comunica a quantidade de progresso feito em relação a uma meta mensurável. 
Os KPIs são uma ótima opção: 
• Para medir o progresso (no que estou adiantado ou atrasado?). 
• Para medir a distância para uma métrica (o quão adiantado ou atrasado 
eu estou?). 
 
Figura 35 
Cartões múltiplas linhas 
Cartões de múltiplas linhas exibem um ou mais pontos de dados, um por linha. 
 
Figura 36 
Cartões número único 
Cartões de número único exibem um único fato, um único ponto de dados. Às 
vezes, um único número é a coisa mais importante que você deseja acompanhar no seu 
painel ou relatório do Power B. 
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Figura 37 
 
Tabelas 
Uma tabela é uma grade que contém dados relacionados em linhas e colunas. 
Ela também pode conter cabeçalhos e linhas de totais. As tabelas funcionam bem com 
comparações quantitativas em que você observa muitos valores de uma única categoria. 
As tabelas são uma ótima opção: 
• Para ver e comparar dados detalhados e valores exatos (em vez de 
representações visuais). 
• Para exibir dados em um formato tabular. 
• Para exibir dados numéricos por categorias. 
 
Figura 38 
Matrizes 
O visual de matriz é um tipo de visual de tabela que dá suporte a um layout em 
etapas. Uma tabela dá suporte a duas dimensões, mas uma matriz facilita 
significativamente a exibição dos dados entre várias dimensões. A matriz agrega 
automaticamente os dados e permite fazer drill down nos dados. 
 
Figura 39 
 
Power BI: Básico 
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Segmentações 
 
Figura 40 
Uma segmentação de dados é um gráfico autônomo que pode ser usado para 
filtrar os outros visuais na página. As segmentações de dados são fornecidas em vários 
formatos diferentes (categoria, intervalo, data etc.) e podem ser formatadas para permitir 
a seleção de apenas um, muitos ou todos os valores disponíveis. 
As segmentações de dados são uma ótima opção para: 
• Exibir os filtros mais usados ou importantes na tela do relatório para 
facilitar o acesso.• Facilitar a exibição do estado atual filtrado sem precisar abrir uma lista 
suspensa. 
• Filtrar por colunas desnecessárias e ocultas nas tabelas de dados. 
• Criar relatórios mais direcionados colocando a segmentação de dados 
ao lado de visuais importantes. 
Dispersão 
Gráfico de dispersão, de bolhas e de pontos 
 
Figura 41 
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Um gráfico de dispersão sempre tem dois eixos de valor para mostrar um 
conjunto de dados numéricos em um eixo horizontal e outro conjunto de valores 
numéricos em um eixo vertical. O gráfico exibe pontos na interseção de um valor 
numérico de x e y, combinando esses valores em pontos de dados individuais. Esses 
pontos de dados podem ser distribuídos de maneira uniforme ou não pelo eixo 
horizontal, dependendo dos dados. 
Um gráfico de bolhas substitui os pontos de dados por bolhas, com o tamanho 
de bolha representando uma dimensão adicional dos dados. 
 
Figura 42 
Um gráfico de pontos é semelhante a um gráfico de bolhas e um gráfico de 
dispersão, mas pode plotar dados numéricos ou categóricos ao longo do eixo X. Este 
exemplo usa quadrados, em vez de círculos, e plota vendas ao longo do eixo X. 
 
Figura 43 
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Dispersão de alta densidade 
Por definição, os dados de alta densidade são amostrados para criar com uma 
rapidez razoável visuais que atendam à interatividade. A amostragem de alta densidade 
usa um algoritmo que elimina os pontos sobrepostos e garante que todos os pontos no 
conjunto de dados sejam representados no visual. Ele não apenas plota uma amostra 
representativa dos dados. 
 
Figura 44 
 
Isso assegura a melhor combinação de capacidade de resposta, representação 
e preservação clara de pontos importantes no conjunto de dados geral. 
Georreferenciamento 
Mapa básico 
Use um mapa básico para associar informações categóricas e quantitativas a 
locais espaciais. 
 
Figura 45 
Power BI: Básico 
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Mapa preenchido (coroplético) 
 
Figura 46 
 
Um mapa coroplético usa sombreamento ou tonalidade ou padrões para exibir 
como um valor na proporção em uma localização geográfica ou região. Exibe 
rapidamente diferenças relativas com sombreamento que varia de claro (menos 
frequente/inferior) para escuro (mais frequente/mais). Quanto mais intensa a cor, maior 
o valor. 
Mapa de formas 
Mapas de formas comparam regiões em um mapa usando cores. Um mapa de 
formas não pode mostrar locais geográficos precisos dos pontos de dados em um mapa. 
Em vez disso, sua finalidade principal é mostrar comparações relativas de regiões em 
um mapa colorindo-as de modo diferente. 
 
Figura 47 
 
Power BI: Básico 
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Obtenção de dados 
Como o Power BI é possível a obtenção de dado de diversas fontes. 
Vamos observar as Figura 48 e Figura 49, e perceber que o caminho padrão 
para obter dados externos ao Power BI é praticamente o mesmo. Clica-se no 
botão Obter dados na página inicial e em seguida no tipo de fontes de dados 
desejada: Arquivo, Banco de Dados, Serviços Online etc. 
 
Figura 48 
 
Figura 49 
Power BI: Básico 
31 
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O Power BI possibilita a obtenção de dados de diversos formatos. O 
arquivo CSV e os delimitados por espaço ou símbolo são formatos muitos 
comum para troca de dados. Talvez esses formatos sejam os mais utilizados 
para troca de dados desde os primórdios da computação. A sigla CSV significa 
Comma Separated Values, ou seja, valores separados por vírgula. O que é 
interessante é que os arquivos com a extensão CSV não vem muitas vezes 
como o delimitador do tipo virgula, podem vir com outros símbolos. Talvez, por 
isso, o Power BI agrupa os arquivos txt (texto)/CSV em uma única opção. 
Pode-se obter dados de um CSV, arquivo Excel, Banco de Dados 
Access pelo mesmo caminho. A Figura 50 demonstra como é carregado um 
arquivo CSV para uma tabela dentro do Power BI. 
 
Figura 50 
 
Figura 51 
A Figura 37 demonstra como é similar uma importação de um arquivo 
CSV e um arquivo do Excel (.xlsx). Um detalhe importante a notar é que todas 
as duas fontes são do tipo tabular. 
Power BI: Básico 
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Para os bancos de dados Access a importação não muda muito, 
principalmente porque os dados em CSV, Excel e Bancos de dados Access 
são no formato de tabela. O formato tabular é o formato em duas dimensões, 
onde as colunas agrupam as observações de algum atributo de alguma 
entidade do mundo natural ou do mundo virtual. Por exemplo, o nome de um 
servidor público é um atributo e cada servidor tem o seu. Veja a Figura 52 e 
observe que a única diferença na importação dos dados do banco de dados 
Access é que temos mais de uma tabela que pode ser importada. 
 
Figura 52 
 
Para explicar como importar o XML precisamos defini-lo 
primeiramente. O XML, significa Extensible Markup Language (Linguagem de 
Marcação Extensível). Ele é uma linguagem de marcação amplamente 
utilizada para representar e armazenar dados de forma estruturada e 
hierárquica. Foi projetada para ser legível por humanos e máquinas, o que a 
torna uma escolha popular para troca de dados. 
Vejamos alguns conceitos elementares relacionados ao XML: 
Tags em XML agrupam os dados e os organizam em elementos, que 
são delimitados pelos símbolos matemáticos: menor-que e o símbolo maior-
que. Uma tag de abertura, como <nome>, indica o início de um elemento, e 
uma tag de fechamento como </nome> indica o fim do elemento. Os dados 
podem ser colocados entre as tags, os quais podem ser outras tags. 
Exemplo: 
<pessoa> 
 <nome>João</nome> 
 <idade>30</idade> 
</pessoa> 
Power BI: Básico 
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Atributos podem ser dados a cada elementos XML e podem conter 
informações adicionais sobre o elemento. Os atributos são definidos dentro da 
tag de abertura do elemento. 
 
Exemplo: 
<pessoa id="123"> 
 <nome>João</nome> 
 <idade>30</idade> 
</pessoa> 
A hierarquia dos elementos XML pode ser feita por meio do 
aninhamentos. O que significa que um elemento pode conter outros 
elementos, criando uma estrutura de árvore. Importante destacar que essa é 
a grande diferença do XML para os dados tabulares, o XML tem uma estrutura 
de árvore. 
Exemplo: 
<biblioteca> 
 <livro> 
 <titulo>O Senhor dos Anéis</titulo> 
 <autor>J.R.R. Tolkien</autor> 
 </livro> 
 <livro> 
 <titulo>O Hobbit</titulo> 
 <autor>J.R.R. Tolkien</autor> 
 </livro> 
</biblioteca> 
A declaração XML é a demonstração que o arquivo é um documento 
XML, a qual define a versão do XML e pode ser usada opcionalmente para 
definir a codificação de caracteres. 
Exemplo: 
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 
Em resumo, o XML é uma linguagem de marcação que permite 
estruturar dados de maneira hierárquica e legível, tornando-o adequado para 
uma variedade de aplicações onde a organização estruturada dos dados é 
importante. 
Quando se escolhe o formato XML na Figura 53 como fonte de dados 
devem ser feita uma série de análises e conversão pelo Power Query para se 
chegar em dados tabulares. Isso é feito principalmente porque o Power BI 
trabalha basicamente com tabelas e seus relacionamentos. Ou seja, o XML 
tem que ser convertido para dados para tabulares para ser importado no 
Power BI. 
Power BI: Básico 
34 
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Figura 53 
 
 
A Figura 54 demonstra que o Power Bi não reconhece os campos de 
dados diretamente no XML. Desse modo, é necessário transformar os dados. 
Ação que possível ao clicar em Transformar Dados, que irá abrir o Power 
Query. 
 
Figura 54 
 
Power BI: Básico35 
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No caso dos dados que estamos tentando importar, temos que 
procurar a tag resourse. Como pode ser visto na Figura 55, a tag resourse é 
a que seria o equivalente a cada linha de nossa tabela alvo. 
 
Figura 55 
 
 
Figura 56 
 
Power BI: Básico 
36 
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Sendo assim, é necessário expandir a tabela resourse. O comando 
de expansão presenta na Figura 56 resulta na identificação de cada linha de 
uma tabela como demonstra a Figura 57. 
 
Figura 57 
 
 
Figura 58 
Power BI: Básico 
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Por fim, podemos ver na figura Figura 58 a tabela criada, que pode 
ser carregada no Power BI. Sendo assim, para importar os dados de um XML 
é necessário uma série de análises dos dados, expansões e conversões 
utilizando o Power Query. 
Outra forma interessante de se obter dados é a partir da Web. O 
chamado Web Scrating, que vasculha os códigos HTML (HyperText Markup 
Language) ou Linguagem de Marcação de Hipertexto, para encontrar tabelas 
de dados e as importá-las para o Power BI. 
O processo de Web Scrating se inicia quando se seleciona a 
obtenção de dados da Web, como demonstra a Figura 59. 
 
Figura 59 
Certamente, é necessário tem um endereço da internet com os dados 
que se deseja importa para o Power BI. Em nosso exemplo vamos utilizar 
alguns dados do Google Shopping. 
Power BI: Básico 
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Figura 60 
De posse do endereço de internet desejado, temos que copiá-lo para 
o Power BI. Como podemos ver a Figura 61. 
 
Figura 61 
 
O Power BI vai vasculhar automaticamente toda a página procurando dados 
tabulares para serem importados. Como pode ser visto na Figura 62 o Power 
Bi encontrou várias tabelas. O trabalho agora e ir procurando os dados 
desejados e possivelmente trabalhá-los no Power Query. 
Power BI: Básico 
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Figura 62 
 
Power Query (Consultas) e a linguagem M 
Como visto, o Power BI possibilita a obtenção de dados de diversas 
fontes. Para se trabalhar os dados a serem carregados no Power BI pode-se 
utilizar a ferramenta Power Query, selecionando a opção Transformar Dados, 
na Figura 62, chegando na tela da Figura 63. Onde, vários recursos podem 
ser usados para transformar os dados antes de carregá-los no Power BI. Por 
exemplo, retirar linhas duplicadas ou dividir-se colunas. 
 
 
Figura 63 
Power BI: Básico 
40 
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O Microsoft Power Query fornece uma experiência de obtenção de 
dados que abrange vários recursos. Uma das principais funcionalidades do 
Power Query é filtrar e combinar dados, ou seja, realizar o mashup ou 
mesclagem de dados de uma ou mais coleções e fontes de dados. 
Além disso, cada etapa da transformação é armazenada e pode ser 
aproveitada com a linguagem M. A linguagem M é usada para o ETL – extrair 
os dados, transformar para poder carregá-los no Power BI. 
 A facilidade está no fato de se trabalhar em linguagem textual e, 
portanto, pode-se modificar a origem e fórmulas aplicadas apenas se 
modificando o texto. Além disso, pode-se facilmente voltar etapas. 
 
Figura 64 
 
Transformando dados. 
Trabalhar diretamente com a linguagem M requer um conhecimento 
mais avançado. Nós vamos tem uma noção nas seções seguinte. 
Estudaremos essa linguagem, principalmente, para entender como o Power 
Query registra os passos executados nas transformações e como 
conseguimos voltar nesses passos e reproduzi-los em outros dados. 
Para facilitar o trabalho de transformação dos dados no processo ETL 
para o Power BI, o Power Query traz um menu para a transformação desses 
dados. Com opções facilitadas no estilo clicar e executar. O menu ou guia 
Transformar pode ser dividido em cinco grupos básicos: Tabelas, Colunas, 
Texto, Número e Data. 
O grupo tabela serve para se realizar operações de transformação 
em toda a tabela. Por exemplo, a contagem de linhas será feita com um clique. 
 
Figura 65 
Power BI: Básico 
41 
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O grupo para trabalhar com colunas realiza operações em uma 
coluna selecionada. Por exemplo, substituir valores em cada célula da coluna. 
 
Figura 66 
Por sua vez. O grupo que trabalha com texto vai agregar 
funcionalidades que ajudam a trabalhar especificamente com colunas do tipo 
de dados texto. Por exemplo, dividir a coluna por um delimitador. 
 
Figura 67 
Já no caso das funcionalidades direcionadas aos números temos 
várias funções, inclusive os padrões como soma, subtração multiplicação e 
divisão. 
 
Figura 68 
Por fim, mas não menos importante, temos as funcionalidades que 
trabalham com datas. Por exemplo, podemos retirar apenas o ano de uma 
data no formato dd/mm/aaaa – dia, mês e ano. 
 
Figura 69 
Cruzando dados 
Uma função muito importante no Power Query é o cruzamento de 
dados, quando se realiza uma mesclagem de duas tabelas ou também 
conhecido como cruzamento de dados. Suponhamos que já se tenha obtido 
duas tabelas: Um com informações de compras públicas e dos servidores 
responsáveis por aquelas compras. A tabela compras possui um campo ou 
uma coluna onde tem a matrícula do responsável por aquela compra. 
Power BI: Básico 
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A Figura 70 apresenta o painel de dados do Power BI, o qual 
demonstra que foram carregas duas tabelas: A tabela Compras e a tabela 
Servidores. Na tabela Compras podemos observar a coluna Responsável e 
na tabela Servidores podemos observar o campo MATRICULA. 
 
Figura 70 
 
Caso sua análise de dados necessitasse cruzar os dados de compras 
realizadas por um servidor ou os servidores que fizeram mais compras em um 
determinado período, se faz necessário uma mesclagem das duas tabelas. A 
Power BI: Básico 
43 
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Figura 71 e Figura 72 mostram como retornamos ao Power Query para realizar 
uma consulta que vai mesclar duas tabelas e criar uma nova. 
 
Figura 71 
 
Figura 72 
 
Porém, antes de fazermos as demais etapas do passo a passo de um 
cruzamento de dados, devemos entender o conceito de produto cartesiano. O 
produto cartesiano é um conceito fundamental na matemática que descreve 
uma operação que combina elementos de dois conjuntos para criar um, novo, 
conjunto de pares ordenados. Esses pares ordenados representam todas as 
possíveis combinações de elementos dos dois conjuntos originais. O produto 
cartesiano é frequentemente denotado como A × B, onde A e B são os 
conjuntos de origem. 
Vamos considerar dois conjuntos como exemplo: 
 
A = {1, 2} 
B = {a, b, c} 
 
O produto cartesiano de A e B, denotado como A × B, seria: 
 
A × B = {(1, a), (1, b), (1, c), (2, a), (2, b), (2, c)} 
Power BI: Básico 
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Neste exemplo, cada par ordenado representa uma combinação de 
um elemento de A com um elemento de B. Existem, portanto, 2 elementos em 
A e 3 elementos em B, resultando em 2 * 3 = 6 pares ordenados no produto 
cartesiano. 
O produto cartesiano pode ser estendido para mais de dois conjuntos. 
Se você tiver três conjuntos, A, B e C, o produto cartesiano A × B × C consistirá 
em triplas ordenadas que combinam elementos de A, B e C. O mesmo 
princípio pode ser aplicado para mais conjuntos. 
Desse modo quando mesclamos duas tabelas realizamos o produto 
cartesiano entre o consulto de todas as tuplas/linhas de cada tabela. A Figura 
73 demonstra como fazemos um produto cartesiano onde apenas as linhas 
que os campos matrícula e responsável irão coincidir serão retornadas. 
 
 
 
Figura 73 
 
Power BI: Básico 
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Quando se clica Ok na tela anterior a situação da Figura 74aparecerá. Neste caso cada linha da tabela servidor tem um conjunto de linhas 
da tabela consulta que o campo responsável corresponde ao campo matrícula. 
 
Figura 74 
 
Uma operação de expansão, como demonstra a Figura 75 resulta na 
tela da Figura 76, que tem cada uma das linhas de servidor e sua compra 
correspondente. 
 
Figura 75 
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Figura 76 
 
Figura 77 
 
Quando se fecha e aplica as alterações de mesclagem, como pode 
ser visto na Figura 77, o Power BI carrega a nova tabela no modelo de dados 
do relatório e os dados poderão ser trabalhados nas visualizações. 
 
Introdução a linguagem M 
Para dominar realmente qualquer consulta de dados é importante entender as 
expressões usadas na Linguagem de fórmula do Power Query (informalmente 
conhecida como "M"). O Power Query insere scripts M em uma ampla variedade de 
produtos da Microsoft, incluindo Excel, Power BI e Analysis Services. 
A linguagem M é uma linguagem de expressões para limpeza, transformações 
e combinação de dados, especificada como uma linguagem funcional essencialmente 
pura, de ordem mais alta, dinamicamente tipada e parcialmente lenta. Nesta seção 
vamos ter uma noção do que é a linguagem M e o que ela pode fazer, basicamente. 
Power BI: Básico 
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Expressões e valores 
O constructo central no M é a expressão. Uma expressão pode ser avaliada 
(computada) e produzindo um return – resultado, que pode ser um valor ou 
tabela/consulta. 
Embora muitos valores possam ser escritos literalmente como uma expressão, 
um valor não é uma expressão. Por exemplo, a expressão 1 é avaliada como o valor 1, 
por sua vez a expressão 1+1 é avaliada como o valor 2. Essa distinção é sutil, mas 
importante. As expressões são receitas para avaliação e os valores são os resultados 
da avaliação. 
Os exemplos a seguir ilustram os diferentes tipos de valores disponíveis em M. 
Por convenção, um valor é escrito usando o formato literal em que eles apareceriam em 
uma expressão que é avaliada apenas para esse valor. 
Um valor primitivo é um valor de parte única, como um número, um valor lógico, 
um texto ou valor nulo. Um valor nulo pode ser usado para indicar a ausência de dados. 
123 // A number 
true // A logical 
"abc" // A text 
null // null value 
 
Um valor de lista é uma sequência ordenada de valores. O M dá suporte a listas 
infinitas, mas, se escritas como um literal, as listas têm um comprimento fixo. Os 
caracteres de chave { e } denotam o início e o fim de uma lista. 
{123, true, "A"} // list containing a number, a logical, 
and a text 
{1, 2, 3} // list of three numbers 
 
Um registro é um conjunto de campos. Um campo é um par de nome/valor em 
que o nome é um valor de texto exclusivo dentro do registro do campo. A sintaxe literal 
para valores de registro permite que os nomes sejam gravados sem aspas, um formato 
também conhecido como identificadores. O exemplo a seguir mostra um registro que 
contém três campos denominados "A", "B" e "C", que têm os valores 1, 2 e 3. 
[ 
 A = 1, 
 B = 2, 
 C = 3 
] 
 
Power BI: Básico 
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Figura 78 
 
Uma tabela é um conjunto de registros organizados em colunas (que são 
identificadas por nome) e linhas. Não há nenhuma sintaxe literal para criação de uma 
tabela, mas há várias funções padrão que podem ser usadas para criar tabelas com 
base em listas ou registros. A expressão a seguir cria uma tabela com o presenta na 
Figura 78. 
 Pessoa = #table( {"Nome", "Idade"}, { {"Raul", 43}, {"Issac", 4} } ) 
Uma função é um valor que, quando invocado com argumentos, produz um 
novo valor. As funções são identificadas por sua assinatura – por seu nome e pela 
listagem dos parâmetros da função entre parênteses – seguidos pelo símbolo de ir para 
=>, seguido pela expressão que define a função. Essa expressão normalmente se refere 
aos parâmetros (por nome). 
Nome = (x, y) => (x + y) / 2 
 
Avaliação 
O modelo de avaliação da linguagem M é um modelo de avaliação 
normalmente encontrado em planilhas, em que a ordem dos cálculos pode ser 
determinada com base nas dependências entre as fórmulas nas células. 
Se você tiver escrito fórmulas em uma planilha como o Excel, poderá 
reconhecer que as fórmulas à esquerda na Figura 79 resultarão nos valores à direita 
quando calculadas. 
 
Figura 79 
 
Power BI: Básico 
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Na linguagem M, uma expressão pode referenciar outras partes da expressão 
por nome, e o processo de avaliação determinará automaticamente a ordem na qual as 
expressões referenciadas serão calculadas. 
Podemos usar um registro para produzir uma expressão equivalente ao 
exemplo da planilha acima. Ao inicializar o valor de um campo, podemos fazer referência 
a outros campos dentro do registro pelo uso do nome do campo, da seguinte maneira: 
[ 
 A1 = A2 * 2, 
 A2 = A3 + 1, 
 A3 = 1 
] 
 
A expressão acima é equivalente à seguinte (no sentido de que ambas são 
avaliadas para valores iguais): 
[ 
 A1 = 4, 
 A2 = 2, 
 A3 = 1 
] 
 
 
Funções 
No M, uma função é um mapeamento de um conjunto de valores de entrada 
para um valor de saída. Para escrever uma função, primeiro é preciso nomear o conjunto 
necessário de valores de entrada (os parâmetros para a função) e, em seguida, fornecer 
uma expressão que calcule o resultado da função usando esses valores de entrada (o 
corpo da função) após o símbolo de ir para (=>). Por exemplo: 
(x) => x + 1 // função que adiciona um 
(x, y) => x + y // função soma dois valores 
 
Uma função é um valor, assim como um valor de número ou de texto. O 
exemplo a seguir mostra uma função que é o valor de um campo Add, que é invocada 
ou executada de vários outros campos. Quando uma função é chamada, um conjunto 
de valores é especificado, que são substituídos logicamente pelo conjunto necessário 
de valores de entrada dentro da expressão do corpo da função. 
[ 
 Soma = (x, y) => x + y, 
 UmMaisUm = Soma(1, 1), // 2 
 DoisMaisDois = Soma(1, 2) // 3] 
 
Biblioteca, pacote ou conjunto de funções e constantes prontas 
O M inclui um conjunto comum de definições disponíveis para uso por meio de 
uma expressão chamada de biblioteca padrão ou simplesmente biblioteca. Essas 
definições consistem em um conjunto de valores nomeados. Os nomes de valores 
Power BI: Básico 
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fornecidos por uma biblioteca estão disponíveis para uso em uma expressão sem terem 
sido definidos explicitamente pela expressão. Por exemplo: 
Number.E // Euler's number e (2.7182...) 
Text.PositionOf("Hello", "ll") // 2 
 
Operadores 
O M inclui um conjunto de operadores que podem ser usados em expressões. 
Os operadores são aplicados a operandos para formar expressões simbólicas. Por 
exemplo, na expressão 1 + 2, os números 1 e 2 são operandos e o operador é o 
operador de adição (+). 
O significado de um operador pode variar dependendo do tipo de valores dos 
seus operandos. Por exemplo, o operador de adição pode ser usado com outros tipos 
de valores que não sejam números: 
1 + 2 // adição que resulta em 3 
#time(12,23,0) + #duration(0,0,2,0) // time arithmetic: #time(12,25,0) 
 
Outro exemplo de um operador com significado dependente do operando é o 
operador de combinação (&): 
"A" & "BC" // Concatenação de texto: "ABC" 
{1} & {2, 3} // Concatenação de lista: {1, 2, 3} 
[ a = 1 ] & [ b = 2 ] // Merge em registro: [ a = 1, b = 2 ] 
 
Observe que nem todas as combinações de valores são compatíveis com um 
operador. Por exemplo: 
1 + "2" // error: adicionarum número a um texto não é suportado 
 
As expressões que, quando avaliadas, encontram condições de operador 
indefinidas são avaliadas como erros. 
Metadados 
Os metadados são informações sobre um valor que está associado a esse 
valor. Os metadados são representados como um valor de registro, chamado de registro 
de metadados. Os campos de um registro de metadados podem ser usados para 
armazenar os metadados de um valor. 
Cada valor tem um registro de metadados. Se o valor do registro de metadados 
não tiver sido especificado, o registro de metadados estará vazio (não terá nenhum 
campo). 
Os registros de metadados fornecem uma forma de associar informações 
adicionais a qualquer tipo de valor de maneira discreta. A associação de um registro de 
metadados com um valor não altera o valor nem o comportamento dele. 
Um valor de registro de metadados y é associado a um valor x existente usando 
a sintaxe x meta y. Por exemplo, este código associa um registro de metadados aos 
campos Rating e Tags com o valor de texto "Mozart": 
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"Mozart" meta [ Rating = 5, Tags = {"Classical"} ] 
 
Para valores que já contêm um registro de metadados não vazio, o resultado 
de aplicar o operador meta é que a mesclagem do registro de metadados novo e do 
existente é computada. Por exemplo, as seguintes duas expressões são equivalentes 
uma à outra e à expressão anterior: 
("Mozart" meta [ Rating = 5 ]) meta [ Tags = {"Classical"} ] 
"Mozart" meta ([ Rating = 5 ] & [ Tags = {"Classical"} ]) 
 
Um registro de metadados pode ser acessado para um determinado valor 
usando a função Value.Metadata. No exemplo a seguir, a expressão no campo 
ComposerRating acessa o registro de metadados do valor no campo Composer e, em 
seguida, acessa o campo Rating do registro de metadados. 
[ 
 Composer = "Mozart" meta [Rating = 5, Tags = {"Classical"} ], 
 ComposerRating = Value.Metadata(Composer)[Rating] // 5 
] 
 
Expressão let 
Muitos dos exemplos mostrados até agora incluíam todos os valores literais da 
expressão no resultado da expressão. A expressão let permite que um conjunto de 
valores sejam computados, que nomes sejam atribuídos a eles e, depois, que esses 
valores sejam usados em uma expressão subsequente que segue a instrução in. Por 
exemplo, em um exemplo de dados de vendas, poderíamos fazer: 
let 
 Vendas2007 = 
 [ 
 Ano = 2007, 
 Valor_Semestre_1 = 1000, 
 Valor_Semestre_2 = 1100, 
 Total = Valor_Semestre_1 + Valor_Semestre_2 // 2100 
 ], 
 Vendas2008 = 
 [ 
 Ano = 2008, 
 Valor_Semestre_1 = 1200, 
 Valor_Semestre_2 = 1300, 
 Total = Valor_Semestre_1 + Valor_Semestre_2 // 2500 
 ] 
in 
Vendas2007[Total] + Vendar2008[Total] // 4600 
 
O resultado da expressão acima é um valor numérico (4600) que foi computado 
com base nos valores associados aos nomes Vendas2007 e Vendas2008. 
Expressão if 
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A expressão if seleciona entre duas expressões com base em uma condição 
lógica. Por exemplo: 
if 2 > 1 then 
 2 + 2 
else 
 1 + 1 
 
A primeira expressão (2 + 2) será selecionada se a expressão lógica (2 > 1) 
for verdadeira e a segunda expressão (1 + 1) será selecionada se ela for falsa. A 
expressão selecionada (nesse caso, 2 + 2) é avaliada e torna-se o resultado da 
expressão if (4). 
Errors 
Um erro é uma indicação de que o processo de avaliação de uma expressão 
não pôde produzir um valor. 
Os erros são gerados por operadores e funções que encontraram condições 
de erros ou usaram a expressão de erro. Os erros são tratados usando a expressão try. 
Quando um erro é gerado, é especificado um valor que pode ser usado para indicar 
porque o erro ocorreu. 
Uma expressão try converte valores e erros adequados em um valor de 
registro que indica se a expressão try tratou um erro ou não, bem como o valor 
apropriado ou o registro de erro que ela extraiu ao tratar o erro. Por exemplo, considere 
a seguinte expressão que gera um erro e o trata imediatamente: 
try error "negative unit count" 
 
Um caso comum é substituir erros por valores padrão. A expressão try também 
pode ser usada com uma cláusula otherwise opcional para obter apenas isso em um 
formato compacto: 
try error "negative unit count" otherwise 42 // 42 
Exemplos 
Criar uma coluna randômica. 
Criar uma mesclagem para mapa coroplético 
Fazer uma condição de transformação com if 
Acessando um Web Service 
 
let 
 Source1 = 
Json.Document(Web.Contents("https://receitaws.com.br/v1/cnpj/093466
01000125")), 
 #"Converted to Table" = Record.ToTable(Source1) 
in 
 #"Converted to Table" 
 
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Criando medidas, colunas e tabelas no Power BI. 
Pode-se criar medidas, colunas e tabelas no menu Modelagem. Uma 
medida vai retornar um valor único e necessita de uma expressão DAX, que 
será estudada adiante. Por exemplo, clicando em Nova mediada no menu 
Modelagem, como pode ser visto na Figura 80 deve-se incluir a expressão 
DAX presente na Figura 81 para se calcular o preço médio dos produtos. 
Média de Preco = 
AVERAGE('Compras'[Preco]) 
 
 
Figura 80 
 
 
Figura 81 
 
Medidas podem ser criadas com a opção de Medida rápida, como 
pode ser visto na Figura 82. 
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Figura 82 
Para adicionar uma coluna a opção de Nova coluna deve ser 
selecionada, como pode ser visto na Figura 80, outra expressão DAX deve ser 
utilizada, como pode ser visto na Figura 83, mas agora o efeito é causado em 
cada linha da tabela, como pode ser visto na Figura 84. 
 
 
Figura 83 
 
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Figura 84 
 
Para se criar uma nova tabela a opção de Nova tabela da Figura 80 
é selecionada e uma nova expressão DAX é necessária para, por exemplo, 
criar uma tabela com três colunas relacionadas: o preço por produto, a 
quantidade vendida e a multiplicação de cada uma das linhas resultando no 
valor pago por compra, como pode ser visto na Figura 85. 
 
Figura 85 
 
Introdução a linguagem Dax 
Como pode ser visto o DAX é muito importante no Power BI, A DAX (Data 
Analysis Expressions) é uma linguagem de expressão de fórmula usada nos Analysis 
Services, no Power BI, no SQL Server e no Power Pivot no Excel. As expressões DAX 
são usadas em colunas calculadas, tabelas calculadas, medidas etc. 
Power BI: Básico 
56 
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Antes de avançar no estudo da linguagem DAX, vamos aprender sobre a 
ferramental DaxStudio. O DaxStudio é uma ferramenta utilizada para analisar as 
expressões DAX. Ela possibilita a otimização e aumento do desempenho dos relatórios 
e painéis e Power BI. Uma vantagem interessante do DAX Studio é receber retornos 
visíveis tabulares, como se fosse uma consulta no SQL Server. 
Por padrão, todas as expressões DAX retornam tabelas. Ou seja, há uma 
dificuldade natural de se imprimir medidas do Power BI. Para retornar medidas é 
necessário utilizar a função ROW, que retorno uma linha em DAX. Praticamente todas 
as Queries no DAX Studio iniciam com EVALUETE devido a sua funcionalidade de 
avaliar as funções permitindo melhoria de desempenho. 
 
 
 
As consultas DAX podem ser criadas e executadas no SSMS (SQL Server 
Management Studio) e em ferramentas de software livre, como o DAX Studio 
(daxstudio.org). Ao contrário das fórmulas de cálculo DAX, que só podem ser criadas 
em modelos de dados tabulares, as consultas DAX também podem ser executadas em 
modelos multidimensionais do Analysis Services. Uma consulta DAX é uma instrução, 
semelhante a uma instruçãoSELECT no T-SQL. O tipo mais básico de consulta DAX é 
uma instrução EVALUATE. 
 
Figura 86 
 
Por exemplo: 
EVALUATE 
 ( FILTER ( 'DimProduct', [SafetyStockLevel] < 200 ) ) 
ORDER BY [EnglishProductName] ASC 
 
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57 
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O exemplo anterior retorna nos resultados uma tabela que lista apenas 
esses produtos com um SafetyStockLevel menor do que 200, em ordem crescente 
por EnglishProductName. 
EVALUATE 
ROW("Subtração", sum('2020_OrcamentoDespesa zip'[ORÇAMENTO INICIAL (R$)]) - 
SUM('2020_OrcamentoDespesa zip'[ORÇAMENTO ATUALIZADO (R$)])) 
O exemplo anterior retorna uma linha com a subtração do orçamento 
inicial menos o orçamento atualizado. 
EVALUATE 
ROW("Licitacao", COUNT('202001_Licitação'[Número Licitação]), "Licitacao distinta", 
DISTINCTCOUNT('202001_Licitação'[Número Licitação])) 
O exemplo anterior retorna uma linha com a contagem das licitações e 
outra medida que apresenta a quantidade de licitações distintas, baseado no 
número da licitação. 
EVALUATE 
ROW("soma", CALCULATE(SUM('202001_Licitação'[Valor Licitação]), 
FILTER(DISTINCT('202001_Licitação'), [Município] = "RECIFE"))) 
 
O exemplo anterior retorna soma todos os valores das licitações de RECIFE. 
Colunas calculadas 
Voltando ao estudo da linguagem DAX. Vamos entender as colunas calculadas. 
Uma coluna calculada se trata de uma coluna que é adicionada a uma tabela existente 
por meio de uma fórmula DAX, similar as colunas calculadas do Excel. Quando uma 
coluna calculada contiver uma fórmula DAX válida, os valores serão calculados para 
cada linha da tabela. Os valores serão armazenados no modelo de dados na memória. 
Por exemplo, um valor para cada linha na tabela é calculado inserindo valores da coluna 
Concatenação: 
Concatenação = ‘Tabela 1‘[Nome] & " " & ‘Tabela 1‘[Sobrenome] 
 
O resultado de cada linha na coluna calculada é calculado imediatamente e é 
exibido na área de dados do Power BI. Os valores de coluna apenas serão recalculados 
se a tabela ou qualquer tabela relacionada for processada ou o modelo for descarregado 
da memória e recarregado, como ocorre ao fechar e reabrir um arquivo do Power BI 
Desktop. 
Tabelas calculadas 
Uma tabela calculada é um objeto computado com base em uma expressão 
DAX (fórmulas). Em vez de consultar e carregar valores em uma coluna calculada ele 
cria uma nova tabela de uma fonte de dados. 
Tabelas calculadas são úteis ao configurar um conjunto de linhas filtradas ou 
um subconjunto ou superconjunto de colunas de outras tabelas existentes. Com isso, 
você pode manter a tabela original intacta ao criar variações dessa tabela para dar 
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suporte a cenários específicos. Ou seja, tabelas calculadas podem ser consideradas um 
estágio a mais na análise de dados. 
Tabelas calculadas dão suporte a relações com outras tabelas. As colunas na 
tabela calculada têm tipos de dados, formatação e podem pertencer a uma categoria de 
dados. Tabelas calculadas podem ser nomeadas e exibidas ou ocultas assim como 
qualquer outra tabela. Tabelas calculadas serão recalculadas se qualquer uma das 
tabelas das quais elas recebem dados forem renovadas ou atualizadas. 
Exemplo: 
Tabela = 
(CROSSJOIN(SELECTCOLUMNS('202001_Licitação',"numero lic",[Número 
Licitação]),SELECTCOLUMNS('20200206_Expulsoes', "sigla org", 
[ÓRGÃO DE LOTAÇÃO]))) 
 
Trabalhando com tabelas e colunas 
Tabelas em modelos de dados tabulares se parecem com tabelas do Excel, 
mas são diferentes na maneira como funcionam com os dados e com fórmulas: 
• As fórmulas só funcionam com tabelas e colunas, e não com células 
individuais, referências de intervalos ou matrizes. 
• As fórmulas podem usar relações para obter valores de tabelas 
relacionadas. Os valores recuperados sempre são relacionados ao 
valor da linha atual. 
• Não pode haver dados irregulares, como ocorre em uma planilha do 
Excel. Cada linha de uma tabela deve conter o mesmo número de 
colunas. No entanto, pode haver valores vazios em algumas colunas. 
As tabelas de dados do Excel e as tabelas de dados do modelo tabular 
não são intercambiáveis. 
• Como um tipo de dados é definido para cada coluna, cada valor nessa 
coluna deve ser do mesmo tipo. 
Referenciando tabelas e colunas em fórmulas 
É possível referenciar qualquer tabela e coluna usando seu nome. Por 
exemplo, a seguinte fórmula ilustra como referenciar colunas de duas tabelas usando o 
nome totalmente qualificado: 
= SUM('2020_OrcamentoDespesa zip'[ORÇAMENTO INICIAL (R$)]) – 
SUM('2020_OrcamentoDespesa zip'[ORÇAMENTO ATUALIZADO (R$)]) 
 
Quando uma fórmula é avaliada, o designer do modelo primeiro verifica a 
sintaxe geral e, em seguida, os nomes das colunas e tabelas que você fornece em 
relação a possíveis colunas e tabelas no contexto atual. Se o nome for ambíguo ou se 
a coluna ou tabela não puder ser encontrada, você obterá um erro na fórmula. 
Relações de tabela 
Ao criar relações entre tabelas, você obtém a habilidade de valores 
relacionados em outras tabelas a serem usados em cálculos. Em muitos casos, porém, 
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uma relação talvez não seja necessária. Muitas funções DAX exigem uma relação 
existente entre as tabelas, ou entre várias tabelas, para localizar as colunas que você 
referenciou e retornar resultados que tenham sentido. 
Os modelos de dados tabulares dão suporte a várias relações entre tabelas. 
Para evitar confusão ou resultados incorretos, apenas uma relação por vez é designada 
como a ativa, mas você pode alterar a relação ativa, conforme necessário, para 
atravessar conexões diferentes nos dados em cálculos. A função USERELATIONSHIP 
pode ser usada para especificar uma ou mais relações a serem usadas em um cálculo 
específico. 
É importante observar essas regras de design de fórmula ao usar relações: 
• Quando tabelas forem conectadas por uma relação, você deve verificar 
se as duas colunas usadas como chaves têm valores correspondentes. 
A integridade referencial não é imposta, portanto, é possível ter valores 
não correspondentes em uma coluna de chave e ainda criar uma 
relação. Se isso ocorrer, você deve estar ciente de que valores em 
branco ou não correspondentes pode afetar os resultados das fórmulas. 
• Ao vincular tabelas em seu modelo usando relações, você amplia o 
escopo, ou contexto, no qual as fórmulas são avaliadas. As alterações 
no contexto resultantes da adição de novas tabelas, novas relações, ou 
de alterações na relação ativa podem fazer seus resultados serem 
alterados de maneira imprevista. 
 
Exemplo: 
Tabela = 
VAR dados = DISTINCT(CROSSJOIN(SELECTCOLUMNS('202001_Licitação',"numero 
lic",[Número Licitação]),SELECTCOLUMNS('202001_Licitação', "nome org", [Nome 
Órgão]))) // cria uma variável no DAX. 
 
RETURN // finaliza declaração das variáveis. 
 
FILTER(ADDCOLUMNS(dados, 
"sigla",LOOKUPVALUE('completa'[unidades.sigla],'completa'[unidades.nome],[nome 
org])),[sigla]<>"") \\ faz o filtro diante do cruzamento das tabelas. 
 
Medidas 
As medidas são fórmulas de cálculo dinâmico em que os resultados mudam 
dependendo do contexto. As medidas são usadas em relatórios que dão suporte à 
combinação e à filtragem dos dados de modelo usando vários atributos, como um 
relatório do Power BI ou a Tabela Dinâmica ou o Gráfico Dinâmico do Excel. As medidas 
são criadas usando a barra de fórmulas DAX no designer do modelo. 
Uma fórmula em uma medida pode usar as funções de agregação padrão 
criadas automaticamente usando o recurso Autossoma, como COUNT ou SUM, ou você 
pode definir sua própria fórmula usando a barra de fórmulas DAX. Medidas nomeadas 
podem ser passadas como um argumento para outras medidas. 
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Quando você define uma fórmula para uma medida na barrade fórmulas, um 
recurso de Dica de ferramenta mostra uma visualização rápida do que os resultados 
seriam para o total no contexto atual, mas, do contrário, os resultados não são 
produzidos imediatamente em qualquer lugar. 
A razão pela qual você não pode consultar os resultados filtrados do cálculo 
imediatamente é que o resultado de uma medida não pode ser determinado sem 
contexto. Para avaliar uma medida, é necessário um aplicativo cliente de relatório que 
pode fornecer o contexto necessário para recuperar os dados relevantes para cada 
célula e, em seguida, avaliar a expressão para cada célula. 
Independentemente do cliente, uma consulta separada é executada para cada 
célula nos resultados. Isso significa que cada combinação de cabeçalhos de linha e de 
coluna em uma Tabela Dinâmica ou cada seleção de segmentações e filtros em um 
relatório do Power BI gera um subconjunto diferente de dados sobre o qual a medida é 
calculada. Por exemplo, usando esta fórmula de medida muito simples: 
n_licitacoes = COUNT('202001_Licitação'[Número Licitação]) 
 
Diferentemente das colunas calculadas, a sintaxe de uma medida inclui o nome 
da medida que antecede a fórmula. No exemplo que acabou de ser fornecido, o nome 
Total de Vendas é exibido antes da fórmula. Após criar uma medida, o nome e sua 
definição serão exibidos na lista Campos do aplicativo cliente de relatório e dependendo 
se as perspectivas e funções estarão disponíveis a todos os usuários do modelo. 
Outros exemplos : 
AVERAGE('202001_Licitação'[Valor Licitação]) 
 
MAX('202001_Licitação'[Valor Licitação]) 
 
MIN('202001_Licitação'[Valor Licitação]) 
 
DIVIDE(SUM('202001_Licitação'[Valor Licitação]),1000000)) 
 
DISTINCTCOUNT('202001_Licitação'[Número Licitação]) 
 
 
Valor booleano 
Uma fórmula DAX pode ser avaliada como uma condição booliana 
TRUE/FALSE. 
= DIVIDE(SUM('202001_Licitação'[Valor Licitação]),1000000) > 500 
 
Fórmulas 
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61 
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As fórmulas DAX são essenciais para criar cálculos em colunas calculadas 
e medidas. 
Conceitos básicos de fórmula 
As fórmulas DAX podem ser muito simples ou muito complexas. A tabela 
a seguir mostra alguns exemplos de fórmulas simples que poderiam ser usadas 
em uma coluna calculada. 
Fórmula Definição 
= TODAY() Insere a data de hoje em cada linha de uma coluna 
calculada. 
= 3 Insere o valor 3 em cada linha de uma coluna calculada. 
= [Column1] + [Column2] Adiciona os valores na mesma linha de [Coluna1] e 
[Coluna2] e coloca os resultados na coluna calculada da 
mesma linha. 
 
Se a fórmula criada for simples ou complexa, você poderá usar as seguintes 
etapas ao criar uma fórmula: 
1. Cada fórmula deve começar com um sinal de igual (=). 
2. Você pode digitar ou selecionar um nome de função ou digitar uma 
expressão. 
3. Comece digitando as primeiras letras da função ou dando o nome 
desejado. AutoComplete exibe uma lista de funções, tabelas e colunas 
disponíveis. Pressione TAB para adicionar um item da lista 
AutoComplete à fórmula. 
4. Forneça os argumentos para a função selecionando-os em uma lista 
suspensa de possíveis tabelas e colunas ou digitando valores. 
5. Veja se há erros de sintaxe: verifique se todos os parênteses estão 
fechados e se as colunas, as tabelas e os valores estão referenciados 
corretamente. 
6. Pressione ENTER para aceitar a fórmula. 
Variáveis 
Você pode criar variáveis dentro de uma expressão usando VAR. 
Tecnicamente, o VAR não é uma função; é uma palavra-chave para armazenar o 
resultado de uma expressão como uma variável nomeada. Essa variável pode ser 
passada como um argumento para outras expressões de medida. Por exemplo: 
VAR 
 TotalQty = SUM ( Sales[Quantity] ) 
 
Return 
 
 IF ( 
 TotalQty > 1000, 
 TotalQty * 0.95, 
https://learn.microsoft.com/pt-br/dax/var-dax
Power BI: Básico 
62 
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 TotalQty * 1.25 
 ) 
 
Neste exemplo, TotalQty pode ser passado como uma variável nomeada para 
outras expressões. As variáveis podem ser de qualquer tipo de dados escalares, 
incluindo tabelas. O uso de variáveis em suas fórmulas DAX pode ser incrivelmente 
eficiente. 
Tipos de dados 
É possível importar para um modelo de diversas fontes de dados diferentes que 
podem dar suporte a diferentes tipos de dados. Quando você importa os dados em um 
modelo, os dados são convertidos em um dos tipos de dados de modelo de tabela. 
Quando os dados de modelo são usados em um cálculo, os dados são convertidos em 
um tipo de dados DAX para a duração e a saída do cálculo. Quando você cria uma 
fórmula DAX, os termos usados na fórmula determinarão o tipo de dados de valor 
retornado automaticamente. 
O DAX dá suporte aos seguintes tipos de dados: 
Tipo de dados em 
modelo 
Tipos de dados em DAX Descrição 
Número Inteiro Um valor inteiro de 64 bits 
(oito bytes) 1, 2 
Números sem casas decimais. 
Número Decimal Um número real de 64 bits 
(oito bytes) 1, 2 
Números reais são números que 
podem ter casas decimais 
Booliano Booliano Um valor True ou False. 
Texto Cadeia de caracteres Uma cadeia de caracteres de 
dados de caractere. 
Data Data/hora Datas e horas em uma 
representação de data-hora 
aceita. 
Moeda Moeda O tipo de dados de moeda 
permite valores com dígitos 
decimais de precisão fixa. 
N/D Em branco Um espaço em branco é um tipo 
de dados no DAX que representa 
e substitui nulos SQL. É possível 
criar um espaço em branco 
usando a função BLANK e testar 
se há espaços em branco usando 
a função lógica, ISBLANK. 
 
Modelos de dados tabulares também incluem o tipo de dados de tabela como 
a entrada ou a saída para muitas funções DAX. Por exemplo, a função FILTER usa uma 
Power BI: Básico 
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tabela como entrada e gera outra tabela que contém apenas as linhas que atendam às 
condições do filtro. Ao combinar funções de tabela com funções de agregação, você 
pode executar cálculos complexos em conjuntos de dados definidos de forma dinâmica. 
Operadores 
A linguagem DAX usa quatro tipos diferentes de operadores de cálculo em 
fórmulas: 
• Operadores de comparação para comparar valores e retornar um valor 
TRUE\FALSE lógico. 
• Operadores aritméticos para executar cálculos aritméticos que 
retornam valores numéricos. 
• Operadores de concatenação de texto para unir duas ou mais cadeias 
de caracteres de texto. 
• Operadores lógicos que combinam duas ou mais expressões para 
retornar um único resultado. 
Trabalhando com o DAX. 
Outros exemplos interessantes são o COUNTROWS, DISTINCT, FILTER e 
CALCULATE. 
A função COUNTROWS conta o número de linhas na tabela especificada ou 
em uma tabela definida por uma expressão. 
= COUNTROWS('Orders') 
 
DISTINCT retorna uma tabela de coluna única que contém os valores distintos 
da coluna especificada. Em outras palavras, valores duplicados são removidos e apenas 
valores exclusivos são retornados. 
= DISTINCT('202001_Licitação') 
 
FILTER retorna uma tabela que representa um subconjunto de outra tabela ou 
expressão. 
= FILTER(DISTINCT('202001_Licitação'), [Município] = "RECIFE") 
 
CALCULATE avalia uma expressão em um contexto de filtro modificado. 
= CALCULATE(SUM('202001_Licitação'[Valor Licitação]), 
FILTER(DISTINCT('202001_Licitação'), [Município] = "RECIFE")) 
 
 
Power BI: Básico 
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Power BI: Básico 
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Links importantes 
 
1. Documentação oficial da Microsoft - https://learn.microsoft.com/ 
2. https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/connect-data/desktop-r-scripts 
https://learn.microsoft.com/
https://learn.microsoft.com/pt-br/power-bi/connect-data/desktop-r-scripts
	Capa Apostila.pdf
	Página 1
	Página 2
	Página 3

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